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上傳時間： 2013-12-23
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智 能 決 策 系 統 開 發 平 臺IDSDP 計算所智能計算機科學開放實驗室
上傳時間： 2013-12-22
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DELPHI車輛管理系統 幾經修改，完善不少
上傳時間： 2017-09-14
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貴州電解鋁廠供電四車間廠房內變壓器、整流柜、電容等設備種類繁多,同系列設備安放距離跨度較大.這些電力電子器件長期運行導致系統內部某些連接點絕緣介質老化,甚至脫落.這種現象單憑肉眼很難觀察,該廠對此問題的解決方法為:技術工人攜帶小型紅外探測儀定期采集上述器件的某些連接點,從紅外圖像數據得出溫度數據以此判斷器件工作是否處于良好狀態.由于人為因素,工人不一定能全部獲取所有連接點數據.可見,此方法費時費力,還存在隱患. 針對現行探測方法存在的弊端,依托"中鋁貴州分公司電解鋁廠整流所安全運行監控系統開發"項目,利用一臺直線行走的智能小車停靠在已選擇的定位點處監測車間的電器設備,因此這就涉及到了監控小車的精準定位問題.本文以卞位機智能監控小車為研究對象,采用模糊PID控制技術對PLC發出的脈沖頻率進行自動調節,依據脈沖頻率誤差E和誤差變化率EC的變化對PID控制的參數進行自整定,實現對小車速度的模糊控制,從而實現了小車的精準定位,為上位機的監控工作做好了準備. 論文第一章介紹了電解鋁廠供電車間的供電情況,分析了小車定位精準的重要性,介紹了本文的研究內容.第二章對小車主要結構的硬件設計作了介紹.第三章論述了小車的運動控制,從分析步進電機的矩頻特性和數學模型入手,介紹了小車的啟停控制和運動中的測速.第四章論述了小車的精準定位方法,介紹了模糊PID控制器設計,重點介紹了模糊PID控制算法的程序設計.第五章列舉了實際運行調試中出現的幾種問題,介紹了相應的控制方法加以克服.第六章對論文進行了總結.
上傳時間： 2013-04-24
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介紹了一種基于單片機借助CAN 總線技術設計的分布式區域交通信號燈智能控制系統。系統采用AT89C51 作為核心控制器，紅外接收器接收來自發射器的紅外信號，經解調后輸入單片機進行處理，單片機與
上傳時間： 2013-04-24
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基于CAN總線的智能尋位制造系統 智能尋位制造系統的組成網絡化智能尋位制造系統的概念是將智能尋位,工藝規劃# 加工信息生成# 加工設備控制等分布于制造系統中不同物理位置的獨立單元! 借助實時控制網絡集成為一有機整體! 從而實現單元間的高速信息交換! 并通過管理計算機中的動態調度軟件! 協調整個系統的高效運行" 據此思路構成的網絡化智能尋位制造系統的總體結構如圖所示.
上傳時間： 2013-11-13
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為了提高公交服務效率，提出了基于物聯網的智能公交調度系統。系統采用RFID技術實現公交車輛的定位與監控，并通過站臺子系統采集站點各路公交車候車乘客數，無線傳感網將采集到的車輛信息和站點各路次候車乘客數傳輸到公交監控調度中心，公交監控調度中心進行數據處理和分析，將公交車輛信息發布到站點顯示系統供乘客瀏覽，并根據各路次各站點乘客的實時數據智能地在調度公交車輛。公交智能調度系統可以適應客流變化，實現公交運營的高效化、智能化。
上傳時間： 2014-11-22
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為了實現對筆記本散熱底座智能控制的需求，本設計以紅外溫度傳感器MLX90614和單片機為核心，以溫度監測軟件SSCOM3.2為顯示平臺，設計了一種筆記本散熱底座智能溫控系統，該系統使筆記本散熱底座具備了智能啟停，自動調速的功能。實際測試表明，該系統能夠實時、準確地監測筆記本的散熱效果，確保了散熱底座的低噪音、低功耗運轉。
上傳時間： 2013-11-13
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神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ，環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵 格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數 ； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ，如果神 經元 的數量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 ．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網絡 節點升 始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ，足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內
上傳時間： 2022-02-12
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嵌入式智能機器人平臺研究摘 要：針對傳統工業機器人采用的封閉式結構的局限性，在WindowsCE．NET系統基礎上，通過剪裁定制 ，去 除冗余的功能，搭建嵌入式智能機器人平臺．該智能機器人系統具有移動機器人需要的主要感知模塊，并有豐富的 運動控制接口及驅動模塊．同時 ，設計了多傳感器數據融合 、軌跡規劃、運動控制、無線網絡通信 、圖形人機界面等智 能機器人的測試軟件和應用模塊．該智能機器人平臺具有模塊化、易擴展、可移植、可定制、硬件體積小、功耗低、實 時性強、可靠性高等優點． 關鍵詞：智能機器人平臺；WindowsCE．NET；實時控制；自主機器人；雙目視覺；語音識別引言(Introduction) 隨著計算機技術 的快 速發展 ，機器 人技術也得 到了飛速發展．然而 ，現有機器人系統在硬件 和軟件 開發方面雖然已經趨于成熟，但依然存在一些問題． 它們的硬件多是專用的，軟件系統也多采用 Windows 2000或者 WindowsXP系統…．這些機器人系統 主要 存在以下一些缺點 ： (1)系統的實時性差．機器人控制系統是一個實 時性要求非常高的控制系統，作為一般桌面應用的 Windows和 Linux操作系統很難達到高實時性的要 求． ． (2)開放性 以及擴展性差．常見的機器人控制系 統存在的一個 問題就是 系統 的冗余大、開放性擴展 基金項 目：國家 自然科學基金 資助項 目(60475036) 收稿 日期 ：2005—05—16 性差，系統適用于特定的應用 ，不便于在硬件和軟件 上進行擴展和剪裁． (3)軟件的獨立性差．軟件結構及其邏輯結構依 賴于處理器硬件 ，難以在不同的系統 間移植． (4)缺少友好的人機交互界面． 2 系統概述(System description) 為促進當前智能機器人研究和應用，迫切需要 開發“具有開放式結構 的、模塊化 、標準化 的嵌 入式 智能機器人平臺”．這種智能機器人平臺具
上傳時間： 2022-02-12
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